Большинство
детекторов границ используют принцип работы в скользящем окне или используют
маски размера 3х3 или 5х5. При этом многие известные алгоритмы осуществляют
сравнительно простые операции типа дискретного дифференцирования, после чего
полученное для каждого пиксела значение сравнивается с порогом. В результате
принимается бинарное решение о принадлежности или непринадлежности данного
пиксела границе или ее окрестности. Увеличение значения порога, как правило,
приводит к уменьшению числа ложных срабатываний и одновременному снижению
вероятности правильного обнаружения границ, появлению разрывов в контурных
препаратах. Если контурные препараты получаются в виде довольно "толстых"
линий, как это имеет место при использовании для обнаружения границ параметров или
, то можно
на следующем этапе обработки применять различные алгоритмы утоньшения линий.
При этом хотелось бы предупредить пользователей стандартных графических
пакетов, что используемые в них обнаружения границ, как правило, не являются
наилучшими и ориентированы на присутствие на изображении только аддитивных
помех. В случае превалирующего воздействия мультипликативных помех такие
детекторы дают большое количество ложных срабатываний на однородных участках,
имеющих большие значения среднего уровня. Поэтому аналогично необходимости
использовать в случае мультипликативных помех нормированных параметров
или
в ЛАФ
вместо
или
, при
обнаружении границ стандартными детекторами перепадов следует выполнять
нормировку их выходных значений с учетом локального среднего или медианного
значения до сравнения с порогом.
Отметим, что нередко предварительная фильтрация изображений способствует
более успешному решению задачи обнаружения границ и сегментации или, по крайней
мере, существенно облегчает ситуацию за счет, например, устранения импульсных
помех при и
предоставления возможности применения обнаружителей границ, которые не должны
обладать робастными свойствами.
Контрольные вопросы:
Литература
1. Василенко Г.И., Тараторин А.М. Восстановление изображений. - М.: Радио и связь, 1986. - 304 с.
2. Физика визуализации изображения в медицине: В 2т./Пер. с англ.; Под ред. С. Уэбба. – М.: Мир, 1991. Т.2. – 408с.
3. Описание структуры и возможностей, предоставляемых пакетом ENVI (http:/www.envi-sw.com; www:http.rsinc.com/envi)
4. Ярославский Л.П. Цифровая обработка сигналов в оптике и голографии. Введение в цифровую оптику. - М.: Радио и связь, 1987. - 296 с.
5. Прэтт У. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ. - М.: Мир, 1982. - Кн. 1- 312 с.; Кн. 2- 473 с.
6. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов / Пер. с англ. - М.: Мир, 1978. - 411 с.
7. Ф. Уоссермен, Нейрокомпьютерная техника, М., Мир, 1992.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.